文章主题：ChatGPT, Visual ChatGPT, Dall-E, 模型融合

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ChatGPT会画画了！

问它：能生成一张猫片给我吗？

立刻连文带图全有了。

还能根据新的文字指令调整图片：把猫换成狗。

同时也看得懂图、有理解能力。

比如发一张图给它，然后问摩托是什么颜色？它能回答出是黑色。

如上，就是由MSRA资深研究人员们提出的视觉版ChatGPT（Visual ChatGPT）。

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这项工作一发出来就火了，GitHub揽星已超过1.5k。

简单总结一下，就是把GPT和Dall-E合并的感觉~

又懂文字又会画图……有人就说：

诀窍在于提示工程？

Visual ChatGPT，其实就是让ChatGPT可以处理多模态信息。

但是从头训练一个多模态模型，工作量非常大。

研究人员想到可以在ChatGPT的基础上，结合一些视觉模型。

而想要达到这一目的，关键需要一个中间站。

由此他们提出了提示管理器（Prompt Manager）的概念。

它的作用主要有3方面：

第一、明确告诉ChatGPT，每个视觉模型的作用，并指定好输入输出格式。

第二、转换不同的视觉信息，如将PNG图像、深度图像、掩码矩阵等转换为语言格式，方便ChatGPT理解。

第三、处理视觉模型的历史生成结果，以及不同模型的调用优先级、规避冲突等，让ChatGPT能够以迭代的方式接收视觉模型的生成内容，直到输出用户满意的结果。

这样一来，Visual ChatGPT的工作流大概长这样：

🎉若用户出示图像，模型会首先以迅捷的方式将其传递给智能调度员，接着通过转化为文本的形式，交给ChatGPT进行审核。如果识别出此问题无需调动视觉技术，模型便会立即回应，提供准确答案——这是它惯用的高效处理流程（第1步速解）。

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结果如开头所示，Visual ChatGPT具备很强的图像理解能力。

可以一直按照人的需求不断生成、修改图片。

当然，研究人员也提到了这项工作目前还存在一些局限性。

比如生成结果的质量，主要取决于视觉模型的性能。

🌟速度与质量并存：优化提示工程虽带来挑战🌟🚀在文章生成过程中，巧妙运用提示工程确实能提升效果，但这往往伴随着生成速度的微妙变化。每一步精心设计都可能转化为时间上的延迟，就像在调用多个模型以实现多维度融合时，实时性可能会受到考验。🌈💡提示工程的精确度与响应速度并非零和游戏，找到平衡点至关重要。通过技术优化和流程调整，我们能确保在保证内容丰富度的同时，尽可能减少对即时输出的影响。🚀💨记住，高质量并不总意味着即时，而是以最有效的方式呈现。让我们一起探索如何在速度与质量之间划出那道优雅的弧线吧！🌈📚

最后，在输入图片的隐私安全上，还需要做进一步升级保护。

MSRA老将出马

本项研究成果来自微软亚洲研究院的团队。

通讯作者是段楠。

他是MSRA首席研究员，自然语言计算组研究经理，中国科学技术大学兼职博导，天津大学兼职教授，CCF杰出会员。

主要从事自然语言处理、代码智能、多模态智能、机器推理等研究。

2006年加入MSRA，任职已超16年。

第一作者Chenfei Wu，同样是一位资深研究人员了。

据领英资料显示，他于2012年加入微软，任职11年，目前是一位软件工程师。

论文地址：

https://arxiv.org/abs/2303.04671

参考链接：

https://twitter.com/_akhaliq/status/1633642479869198337

— 完 —

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